package thematic_section.stock_earnings;

/**
 * @ClassName _122_MaxProfit_not_limit_trade
 * @Description: 给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
 *
 * 在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。
 *
 * 返回 你能获得的 最大 利润 。
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：prices = [7,1,5,3,6,4]
 * 输出：7
 * 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
 *      随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3 。
 *      总利润为 4 + 3 = 7 。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：prices = [1,2,3,4,5]
 * 输出：4
 * 解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
 *      总利润为 4 。
 * 示例 3：
 *
 * 输入：prices = [7,6,4,3,1]
 * 输出：0
 * 解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。
 *  
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= prices.length <= 3 * 104
 * 0 <= prices[i] <= 104
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 * @Author: yongliang.ma
 * @Create_time:2022/10/11 12:46
 */
public class _122_MaxProfit_not_limit_trade {

    public static void main(String[] args) {
//        int[] prices = new int[]{7,1,5,3,6,4};
        int[] prices = new int[]{1,2,3,4,5};
        int i = new _122_MaxProfit_not_limit_trade().maxProfit(prices);
        System.out.println(i);
        int i2 = new _122_MaxProfit_not_limit_trade().maxProfitDp(prices);
        System.out.println(i2);

        int i3 = new _122_MaxProfit_not_limit_trade().maxProfitDpImprove(prices);
        System.out.println(i3);
    }

    // 贪心算法
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int maxProfit = 0;
        for (int i =1; i < prices.length; i++) {
            if (prices[i] > prices[i - 1])
                maxProfit += prices[i] - prices[i - 1];
        }

        return maxProfit;
    }

    // 动态规划
    public int maxProfitDp(int[] prices){
        if (prices.length < 2)
            return 0;
        // 定义dp[i][0]表示第i天没有股票的收益，dp[i][1]表示第i天持有股票的收益
        int[][] dp = new int[prices.length][2];
        dp[0][0] = 0;
        dp[0][1] = 0 - prices[0];
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]);// 扣减当天的价格，表示当前为止的收益
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);
        }

        return dp[prices.length - 1][0];
    }

    // 动态规划：优化版
    public int maxProfitDpImprove(int[] prices){
        if (prices.length < 2)
            return 0;
        // 定义dp[i][0]表示第i天没有股票的收益，dp[i][1]表示第i天持有股票的收益
        int maxProfitWithoutBlock = 0, maxProfitWithBlock = 0 - prices[0], tempMaxProfitWithoutBlock = 0, tempMaxProfitWithBlock = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            tempMaxProfitWithoutBlock = Math.max(maxProfitWithoutBlock, maxProfitWithBlock + prices[i]);
            tempMaxProfitWithBlock = Math.max(maxProfitWithoutBlock - prices[i], maxProfitWithBlock);
            maxProfitWithoutBlock = tempMaxProfitWithoutBlock;
            maxProfitWithBlock = tempMaxProfitWithBlock;
        }

        return maxProfitWithoutBlock;
    }
}
